@khemaridh：技能正成为一个问题。不是因为它们不起作用，而是因为它们太有效了。我现在看到团队（在……
摘要
作者强调了团队中有效AI技能的问题，如共享不佳、版本控制和管理不善，导致过时和低效的做法。
查看缓存全文
缓存时间: 2026/08/23 07:45
技能正在成为一个问题。不是因为它们不起作用，而是因为它们实在太好用了。
我现在看到（买方侧）的团队里，个人拥有5到20个技能。这些技能很管用，而且被频繁使用。
但问题在于：
这些技能仍然停留在单机模式。
如何共享一个技能？发个.md文件给我。（如果是个压缩包，那就别来烦我了。）
然后模型一更新，Claude建议将技能精简80%。高级用户照做了，其他人根本没收到通知。（废话，他们又不会整天泡在X上。）
有些技能是中心化的。我们真的需要20个审批类的技能吗？应该由一个人负责管理，确保其始终优化到最佳状态。但这个人是谁？如何保证每个人都使用最新版本的技能？（如果这个人离职了怎么办？）
其他必要功能包括：版本控制、所有权归属、可搜索性与发现机制、描述说明。这些看似简单，但在当前工具链中都尚未实现。
更别提测试了。目前全凭感觉。（我也是这么干的。）对定性的知识工作进行评估确实很难。
别跟我说用git。这恰恰证明你不懂普通知识工作者是怎么工作的。他们永远不会用git。永远不会。
谁在打造解决方案？
@mstockton 为OpenAI分享了这个
太酷了！这能直接与Cowork交互吗？我的所有客户都在那里
这个很赞。评论让我意识到，我还没完全理解插件作为交付载体的潜力
酷，正在研究中！
相似文章
@op7418: https://x.com/op7418/status/2065232309310427565
This article discusses the concept of Skills in the AI agent ecosystem, arguing that Skills are more than prompts—they are packaged capabilities that externalize human expertise into reusable workflow units. The author shares design principles and case studies from building popular Skills.
@svpino：技能是过去6个月人工智能最重要的发展。我认为是Anthropic首先发明了……
技能被强调为近期人工智能最重要的发展，Bolt是最新支持技能的工具，它允许团队成员自动分享和叠加技能。
我曾因这些技能引以为豪。如今，AI智能体做得更好。
作者反思了AI智能体在代码导航、调试和报告撰写方面如何超越自己，并询问他人在多智能体工作流（如MCP、Anvita Flow和Agent Protocol）方面的经验。
我们不断给智能体添加“技能”，却不知道哪些技能真正有效。这是已解决的问题吗？
一位内部开发者平台的产品经理指出，追踪哪些AI智能体技能被实际调用且有效是一项挑战，并向社区询问是否有现有工具或解决方案来解决这一可观测性问题。
停止构建团队害怕触碰的AI工作流
文章强调了复杂AI工作流中的常见问题，如缺乏文档和知识转移，并建议采用版本控制和测试等实践来改善团队交接。